JMP DOE 色譜資料表：如何輸入未解析峰的值？我收集了色譜響應面 DOE 的數據，目的是最大化整個色譜圖中 4 個峰對的分辨率。對於這些峰對之一，在某些條件下分辨率非常差，以至於無法計算分辨率。如果我為這些峰值輸入 0，那麼我擔心 DOE 分析會人為地將資料值偏向 0。 。在資料表中包含有關未解析峰的資訊的最佳方法是什麼？
基礎資料分析與建模實驗設計視窗回覆：JMP DOE 色譜資料表：如何輸入未解析峰的值？不幸的是，我不是中小企業，所以我只能提供一些一般性的建議。您能做什麼取決於總共 DF 有多少「缺失」。當您在實驗情況中遇到遺失或「特殊」或不尋常的數據時，您可以嘗試以下操作：
1. 使用剩餘數據的平均值（這往往會抵消該處理過程中可能產生的任何影響），
2. 使用您在運行實驗之前預測的值（是的，您應該始終進行預測），
3. 使用迴歸來估計缺失的 Y 是什麼（在缺失資料點為空（一個點）的情況下運行模型。保留最高階效應（或最不可能顯著的效應）。儲存預測公式並使用預測值，
4. 執行上述所有操作並查看分析的一致性程度。如果存在相對協議，則繼續，如果不考慮再次運行該處理（以及您確實有數據來解釋潛在區塊效應的一些處理）。
5. 改進您的測量系統並重新測量（您是否在實驗之前評估了測量系統？）
6. 制定另一種衡量現象的方法（替代 Y）
社論：順便說一句，如果您正在運行響應曲面設計，您不應該處於這種情況。 RSM 是最適合在您了解推理/設計空間和雜訊（例如測量誤差）之後運行的最佳化設計。
回覆：JMP DOE 色譜資料表：如何輸入未解析峰的值？您好@OrthogonalNoise ：這可能有幫助，也可能沒有幫助…您可能已經考慮過這一點。但是，顯然，您在本 DOE 中探索的範圍過於大膽（請參閱@statman的社論評論）。我希望該方法有一些最低的分辨率標準。對於一個穩健的方法，我希望運行之間的峰值順序也保持一致。
回覆：JMP DOE 色譜資料表：如何輸入未解析峰的值？感謝您的輸入 statman！我將在您寫下的同時闡述您的觀點：
1）由於您所說的原因，這不起作用。這些「缺失」值基本上意味著響應位於響應分佈的低端，但太低以至於無法計算數值。使用平均值肯定會抵消效果。
2）不確定我的經理是否同意使用這些值來建立模型（預測將基於以前的 DOE 的不相同），但這絕對是要記住的事情，以防萬一。
3）這會更容易說服我的經理使用，但仍然不是首選方法，因為我們正在向模型添加假設數據。
4）當我向缺失的資料添加零或以其他方式處理它以查看對模型的影響時，我一直在使用此策略。這通常是我在小組會議上捍衛或駁回某種方法的方式。 （如果兩種方法大致一致，那麼我們選擇我們認為最好的方法並繼續前進......如果不是，我們會仔細查看數據以嘗試理解為什麼兩種數據方法不一致）。
5）這個測量系統非常強大，所以我不太擔心這一點。大部分的分析都是自動化的，我們在維護良好的色譜系統上直接使用供應商提供的預先標記的標準品，我們通常使用該系統來測量多種類型測定的準確度、精密度、線性度等，並且無需對每種測定的多個分子進行測量。
6) 這是我們決定的解決方案。我們發現了另一個稱為「Start p/v」的參數，用於測量峰值開始時峰與谷的比率。我們發現該響應大部分與分辨率呈線性關係，並在分辨率無法計算值時給出值。這給出了 DOE 的一個值，我們可以使用它來創建模型，如果我們將其輸入到缺失值中，該模型不會人為地將資料推向 0。
編輯評論：我們從響應曲面開始，因為我們確實擁有關於使用不同螢光標籤的大多數因素的大量數據，並且預計不會有太大差異。我們遇到問題的特定峰對在先前的 DOE 中並未表現出該問題，但我們確實更改了 DOE 中我們沒有數據的因素之一。我們的其他 3 個回應效果很好，但這個卻讓我們絆倒了。事後看來，我們應該在進入響應面 DOE 之前篩選這個新因素，但我認為我們將能夠使用備用 Y 響應使其發揮作用。
回覆：JMP DOE 色譜資料表：如何輸入未解析峰的值？是的，當峰值根本無法解析時，峰值解析度在較低端會變得很棘手，因為當峰值彼此太接近時，您無法計算值。我們正在使用這個 DOE 來設定我們的解析度標準，因此除了他們需要能夠計算解析度之外，我們還沒有任何標準。不過，我們找到了一種解決方法，使用與分辨率成線性關係的替代響應。
